第四章 定量资料的统计描述
图7-2 Data View窗口内录入数据
分析：
Analyze →Compare Means →One Sample T Test Test Variable(s)框：x Test Value框：10.10 OK 输出结果
One-Sample Statistics 该地区正常成年男性中指长度
One-Sample Test Test Value = 10.10 95% Confidence Interval of the Difference Upper .2040 N 12 Mean 10.1392 Std. Deviation .25946 Std. Error Mean .07490 t df Lower 该地区正常成年.523 11 .611 .03917 -.1257 男性中指长度 3．解：A药、B药两组均为配对设计资料，故用配对t检验进行分析。 (1) A药：设治疗前后血色素的差值为d 1) 建立检验假设，确定检验水准
Mean Sig. (2-tailed) Difference H0:?d?0，即A药治疗前后患者血色素的差值的总体均数为0 H1:?d?0，即A药治疗前后患者血色素的差值的总体均数不为0
??0.05
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第四章 定量资料的统计描述
2) 计算检验统计量
6Sd?9.7610，Sd?3.2537 d?15.555，
t?dSd?15.5556?4.78，1??9?1?8
3.2537 3) 确定P值，作出统计推断
查t界值表，得t0.05/2?，8?2.306，t?4.718?2.306，P?0.05。按??0.05水准，拒绝H0，接受H1，差别有统计学意义，可认为A药治疗前后患者血色素不同，即A药有效。
B药：同理，对B药可得到治疗前后该指标差值的样本均数为18.8889，标准差为13.4856，标准误为4.4952，t?4.202，??8，P?0.05，拒绝H0，接受H1，差别有统计学意义，可认为B药治疗前后患者血色素不同，即B药有效。
(2) 首先进行方差齐性检验，得F?3.021，P?0.05，可认为两总体方差齐，两组差值可用两独立样本均数比较的t检验。
1) 建立检验假设，确定检验水准
H0：?d1??d2，即两种药物治疗前后血色素差值的总体均数相等 H1：?d1??d2，即两种药物治疗前后血色素差值的总体均数不等
??0.05
2) 计算检验统计量
6d2?18.8889，Sc2?30.7932，n1?n2?9 d1?15.555，
t?d1?d215.5556?18.8889d1?d2??0.601，==2Sd1?d30.7932?2/9Sc(1/n2?1/n2)2??9?9?2?16
3) 确定P值，作出统计推断
查t界值表，得t0.05/2?，按??0.05水准，16?2.120，|t|?0.601?2.120，P?0.05，不拒绝H0，差别无统计学意义，尚不能认为两种药物的疗效有差别。
SPSS操作 数据录入：
打开SPSS Data Editor窗口，点击Variable View标签，定义要输入的变量，a表示血色素治疗前的测量值，b表示血色素治疗后的测量值，g表示分组变量(1为A药组，2为B药
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第四章 定量资料的统计描述
组)；再点击Data View标签，录入数据(见图7-3，图7-4)。
图7-3 Variable View窗口内定义要输入的变量a，b和g
图7-4 Data View窗口内录入数据
第一问分析：
Transform → Compute… Target Variable框：d Numeric→Expression框：b-a OK Data → Split File…
：Organize output by groups： Groups Based on框：分组(group) OK Analyze→Compare Means→One Sample T Test… Test Variable(s)框：d Test Value框：0 OK 输出结果
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第四章 定量资料的统计描述
d N 9 One-Sample Statistics(a) Std. Mean Deviation 15.5556 9.76103 a 分组 = A药组
One-Sample Test(a) Test Value = 0 Std. Error Mean 3.25368 d Mean t df Sig. (2-tailed) Difference 4.781 8 .001 15.55556 a 分组 = A药组 95% Confidence Interval of the Difference Lower 8.0526 Upper 23.0586 d N One-Sample Statistics(a) Std. Std. Error Mean Deviation Mean 9 18.8889 13.48559 4.49520 a 分组 = B药组 One-Sample Test(a) Test Value = 0 95% Confidence Interval of the Difference Lower 8.5229 Upper 29.2548 d
第二问分析：
Mean t df Sig. (2-tailed) Difference 4.202 8 .003 18.88889 a 分组 = B药组 Data → Split File…
：Analyze all cases, do not create groups： OK Analyze →Compare Means →Independent-Samples T Test… Test Variable(s)框：d
Grouping Variable框：分组?group? Define groups… Group1框：1 Group2框：2 Continiue OK 4-34
第四章 定量资料的统计描述
输出结果
Group Statistics 分组 d
Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances d F Equal variances assumed Equal variances not assumed
3.021 Sig. .101 t -.601 -.601 df 16 14.577 Sig. (2-tailed) .556 N A药组 B药组 9 9 Mean 15.5556 18.8889 Std. Deviation 9.76103 13.48559 Std. Error Mean 3.25368 4.49520 t-test for Equality of Means Mean Difference -3.33333 Std. Error Difference 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper 8.43037 5.54916 -15.09703 .557 -3.33333 5.54916 -15.19104 8.52438
第八章 t检验
【习题解析】 一、思考题
1．理论根据是小概率事件和小概率反证法。P值表示H0成立时，出现等于及大于(或等于及小于)现有样本统计量的概率。P?0.05则表示在H0成立的前提下，得到现有样本统计量的概率为小概率事件，所以拒绝H0。
2．t检验中是选择单侧检验还是双侧检验，需要根据专业知识来确定。例如，根据专业知识能确定未知总体均数?不会大(小)于标准值?0(单样本t检验)，则可用单侧检验，否则，采用双侧检验。
3．配对t检验的应用条件是资料为配对设计，且数据差值服从正态分布。
4．理论上讲?应取得大一些，如0.10或0.20，目的是减少犯II型错误的概率；在实际应用中，常取??0.10。
5．变量变换的目的在于使变换后的资料满足正态分布或方差齐性等条件，便于进一步的统计分析。
6．可以，大样本100两组均数的Z检验是两组均数比较t检验的近似。
二、案例辨析题
该医生的分析结果是错误的。正确作法应是分别将甲、乙两药各自治疗前后的血沉值作差值，比较两组差值的均值是否有差别，具体步骤如下：
(1) 正态性检验
分别对甲、乙两种药物治疗前后的血沉差值d1、d2进行正态性检验。
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